一般可分为基于图像灰度统计特性算法、基于图像特征算法和基于图像理解的算法。基于特征的图像算法的核心步骤为:特征提取、特征匹配、模型参数估计、图像变换和灰度插值。         下面把论坛中一些人的看法在此总结一下,便于以后参考:       
转载 2024-07-31 22:47:48
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注:为便于学习,本文部分内容总结于中科大硕士论文,论文名称:基于SIFT图像算法的研究     1.概述      图像准是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。图像准是所有图像分析任务中最为关键和基础的步骤,是图像拼接、图像重建、目标识别等应用的前提。对于常用的基于特征的
opencv系列-图像一、简介二、应用场景三、算法分类四、特征点4.1 HarisSIFTSURF五、特征匹配六、全局坐标旋转变换公式的推导围绕原点的旋转坐标系(逆时针)的旋转绕某一点进行旋转仿射变换透视变换与仿射变换opencv函数使用什么是光流(optical flow)?光流法基本原理七、 局部 前言:方面的知识,在工作中多有用到,对于原理了解一些,但是知之不深,最近时间
近日在做基于sift特征点的图像准时遇到匹配失败的情况,失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大,而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片,所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。很可惜opencv里没有这类似的库,查了下资料,看看有没有现成的手动软件,找到了arcgis这款软件可以做手动,不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已
一、SAD算法1.算法原理         SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想:差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配,将每个像素对应数值之差的绝对值求和,据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确,通常用于多级处理的初步筛选。2.基本流程输入:两幅图像,一幅Left-Image,一幅Righ
# OpenCV 图像实现指南 图像准是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务,常用于图像合成、医学图像分析等领域。本文将为您详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 进行图像。 ## 整体流程 在开始之前,我们可以将整个图像的流程整理成一个表格,列出主要步骤和相应操作。 | 步骤 | 操作说明 |
原创 8月前
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图像需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵,将原图像按照矩阵进行变换,就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面,也称作投影映射。 透视变换实质上是将二维的图片变换到三维的坐标系中之后再变换到另一个二维坐标系,与仿射变换相比透视变换实现的效果要多一些。求解精确矩阵和透视变换可以很容易
这俩天一直在做关于物体匹配的方面的工作,前几天朋友推荐我看西安电子科技大学张瑞娟的一篇硕士论文“图像理论及算法研究”,我收获很大,所以我也总结一些对我有用的算法,将来便于查找应用。我做的目标追踪这一块,虽然和图像不是一个方向,但是前期工作都是一样的,首先都需要物体检测,特征检测和匹配。这里我总结一些对我有用的,也希望对和我一样研究方向的人有帮助。这里图像可以换成物体匹配的。1,&nbs
在这篇文章中,我将对图像进行一个简单概述,展示一个最小的 OpenCV 实现,并展示一个可以使过程更加高效的简单技巧。什么是图像图像被定义为将不同成像设备或传感器在不同时间和角度拍摄的两幅或多幅图像,或来自同一场景的两幅或多幅图像叠加起来,以几何方式对齐图像以进行分析的过程(Zitová 和 Flusser,2003 年)。百度百科给出的解释图像图像(Image regi
# Python图像算法入门指南 图像准是一项重要的技术,广泛应用于计算机视觉和图像处理等领域。它的目标是将两幅或多幅图像对齐,以便进行比较、融合或其他操作。本文旨在指导初学者了解和实现基本的Python图像算法。 ## 流程概述 在实现图像的过程中,可以按照以下步骤进行: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 导入必要的库 | | 2
原创 11月前
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# 图像算法及其在Python中的实现 图像,是指将两个或多个图像转换到同一个坐标系下的处理过程,通常应用于医学成像、卫星影像、计算机视觉等领域。本文将介绍图像的基本概念、常见算法,并以Python代码为例,演示如何进行简单的图像。 ## 图像的基本概念 的目标是将不同来源或时间获取的图像进行对齐。它通常涉及到以下步骤: 1. **特征提取**:从图像中提取关键特征
原创 9月前
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模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术。有时候工业相机运作时,拍摄的图像范围和角度有限(保证拍摄物体的清晰度),就需要移动相机或多个相机拍摄,然后将拍摄到的图片拼接起来组成一幅范围大的我们所需要的图像。这里我们可以借助模板匹配这项技术来实现图像的拼接。这里介绍的模板匹配(matchTemplate)可以应用与拍摄图片稳定的情况下,复杂情况下这个方法并不适用。本文先介
模板匹配算法介绍模板匹配算法主要为模板图像在基准图上进行由左往右、由上到下进行相关运算,最后得到一个进行相关运算后的系数矩阵:系数矩阵中的参数值用来度量模板图像在基准图中的子区域相似程度。采用相关系数来进行评判,模板匹配算法主要有基于灰度值的模板匹配、梯度值的模板匹配、相位相关匹配等方法。灰度值匹配:   模板图像未经过任何预处理,直接取其像素值在原始图像上进行相关运算,灰度匹配算法优点在于速度快
转载 2023-09-25 10:31:15
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在计算机视觉领域,图像准是一项关键技术,它旨在将多幅图像对齐到同一坐标系下,一般应用于图像拼接、医学图像处理和目标跟踪等场景。本文将探讨如何使用Python和OpenCV实现图像,围绕备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警及扩展阅读等多个方面进行详尽说明。 ### 备份策略 在进行图像之前,为确保程序的可靠性和数据的完整性,必要的备份策略不可或缺。以下是一个典型的备份流程
图像准是数字图像处理的一种重要应用,用于对齐两幅或多幅相同场景的图片。图像需要输入图像与参考图像。输入图像是我们希望变换的图像,参考图像是想要输入图像图像。如:图像的主要方法是使用约束点,输入图像产生输出图形的特定变换通常是不知道,所以需要估计变换函数,而估计变换函数问题是建模问题之一。基于双线性近似的简单模型:x = c1v + c2w + c3vw + c4; y = c5v
转载 2024-04-07 12:12:03
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本文是关于医学图像软件 ANTs(Advanced Normalization Tools)的安装和使用说明。ANTsANTs 是 Advanced Normalization Tools 的缩写,是基于 C 语言的一个医学图像处理的软件,速度比较快。ANTs 支持 2D 和 3D 的图片,包括以下格式的文件: • Nifti (.nii, .nii.gz) • Analyze (.hdr +
一、简介 SIFT即尺度不变特征变换,是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点:(1)具有较好的稳定性和不变性,能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化,能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。(2)区分性好,能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配(3)多量性,就算只有单个物体,也能产生大量特征向量
原创 2021-07-09 16:18:15
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 图像方法概述图像广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等。通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组:不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像。其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示。应用示例:遥感-被检区域图像的拼接。计算机视觉-形状恢复(立体形状)。不同时间(多时分析)——从不同时间获取同一场景图像,通常是定期的,可能在不同条件下。其目的是找到和评价连
原文代码运行时会报错,下面代码直接拷贝的原文代码,如果报错,只需将代码第21行注释。#include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream>
一、说明  医疗图像准是ITK的一个重要内容,而我们今天想要说的一个程序则相当于是其中的HelloWorld程序。  程序源码位置:InsightToolkit-5.0.1\Examples\RegistrationITKv4\\ImageRegistration1.cxx 二、ITK的框架  三、程序的主要思路  程序的主要思路可以用如下的框图来表示:    其中我们需要输入输出
转载 2023-11-17 12:50:35
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